在Spark中，并行度是指同时运行在集群中的任务的数量。它决定了数据分区和并行处理的程度，影响Spark作业的性能和效率。通过调整并行度，可以控制任务并行执行的数量，从而提高作业的执行速度和资源利用率。较高的并行度通常可以加快作业的执行速度，但也需要更多的资源来支持并行执行。在Spark中，可以通过调整配置参数来设置并行度。
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Spark中的并行度是指什么
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